Análise multicritério e geoestatística aplicadas na avaliação em massa de imóveis urbanos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Duarte, Daniel Camilo de Oliveira
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/27642
Resumo: O Cadastro Territorial Multifinalitário (CTM) é o inventário territorial oficial e sistemático do município e desempenha função importante na municipalidade, entre elas, auxiliar a tributação imobiliária por meio do Imposto sobre a Propriedade Territorial Urbana (IPTU). Porém, a atualização da base de cálculo do imposto, especificamente, o Valor Unitário de Terreno (VUT) nem sempre é realizada de forma satisfatória. Assim, o objetivo geral da pesquisa é aplicar a técnica da Multi-Criteria Evaluation (MCE) na modelagem estatística para a avaliação em massa de imóveis urbanos na elaboração de Planta Genérica de Valores (PGV). O estudo foi desenvolvido no município de Goiânia – GO – Brasil, a partir de dados cartográficos presentes no CTM municipal (SIGGO Versão 25) e de amostras de ofertas de valores de terreno obtidas por meio de um algoritmo de busca Web Scraping. Foram desenvolvidos modelos conceituais de Banco de Dados Geográficos (BDG) utilizando o modelo Orientado a Objetos (O-O) e o framework UML- GeoFrame. Com base no BDG foram realizadas modelagens MCE para definição de áreas de adequabilidade à valorização imobiliária, onde foram utilizadas variáveis normalizadas pela lógica Fuzzy, ponderadas pelo método Analytical Hierarchy Process e integradas por meio dos métodos Weighted Linear Combination e Ordered Weighted Average. A partir das variáveis elaboradas pelas análises MCE e da redução da dimensionalidade dos dados pelo algoritmo Random Forest Recursive Feature Elimination, foi realizada a estimativa do VUT pelo Modelo Clássico de Regressão Linear (MCRL). Os valores estimados foram interpolados utilizando a Krigagem Ordinária da Geoestatística e consistidos pelo método da Validação Cruzada. Além disso, todos os resultados foram validados por indicadores da International Association Assessing Oficers (IAAO). Entre os principais resultados desta pesquisa citam-se os modelos conceituais de BDG para as temáticas: Imageamento, Zoneamento Urbano, Mapeamento Urbano Básico, Geomorfologia, Meio Ambiente, Transporte e Mobilidade, Educação, Patrimônio Histórico e Cultural, Saúde e Assistência Social, Infraestrutura Urbana, Serviços Urbanos e a Planta Genérica de Valores. Para todos os temas foram elaboradas MCE e produtos cartográficos relacionados à identificação de área de adequabilidade à valorização imobiliária. O Modelo Clássico de Regressão Linear apresentou como indicadores de ajuste um Coeficiente de Correlação (R) de 76%, Coeficiente de Determinação (R2) de 58% e o Coeficiente de Determinação Ajustado (R2ajustado) de 57% com todos os pressupostos definidos na NBR14653-2 atendidos. O Modelo Geoestatístico melhorou as estimativas, apresentando um Erro Médio de R$2,04, Erro Médio Quadrático de R$59,63, Erro Padrão Médio de R$71,39 e um ajuste por meio do Erro Médio Quadrático Padronizado de 98%. Na validação pelos indicadores da IAAO, o Modelo Geoestatístico apresentou melhoras em relação ao MCRL, onde foram obtidos: Mediana das Razões de (MRA) 0,91, Diferencial Relativo ao Preço (PRD) de 0,88 e Coeficiente de Dispersão (COD) de 17%. Desta forma foi possível verificar que a MCE melhorou as estimativas do MCRL e da Krigagem Ordinária e que a metodologia apresentada pode ser replicada em municípios de pequeno, médio e grande porte com ajustes locais.
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spelling Lani, João LuizLisboa Filho, JugurtaDuarte, Daniel Camilo de OliveiraOliveira, Júlio Cesar de2020-03-06T13:23:13Z2020-03-06T13:23:13Z2019-02-25DUARTE, Daniel Camilo de Oliveira. Análise multicritério e geoestatística aplicadas na avaliação em massa de imóveis urbanos. 2019. 150 f. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2019https://locus.ufv.br//handle/123456789/27642O Cadastro Territorial Multifinalitário (CTM) é o inventário territorial oficial e sistemático do município e desempenha função importante na municipalidade, entre elas, auxiliar a tributação imobiliária por meio do Imposto sobre a Propriedade Territorial Urbana (IPTU). Porém, a atualização da base de cálculo do imposto, especificamente, o Valor Unitário de Terreno (VUT) nem sempre é realizada de forma satisfatória. Assim, o objetivo geral da pesquisa é aplicar a técnica da Multi-Criteria Evaluation (MCE) na modelagem estatística para a avaliação em massa de imóveis urbanos na elaboração de Planta Genérica de Valores (PGV). O estudo foi desenvolvido no município de Goiânia – GO – Brasil, a partir de dados cartográficos presentes no CTM municipal (SIGGO Versão 25) e de amostras de ofertas de valores de terreno obtidas por meio de um algoritmo de busca Web Scraping. Foram desenvolvidos modelos conceituais de Banco de Dados Geográficos (BDG) utilizando o modelo Orientado a Objetos (O-O) e o framework UML- GeoFrame. Com base no BDG foram realizadas modelagens MCE para definição de áreas de adequabilidade à valorização imobiliária, onde foram utilizadas variáveis normalizadas pela lógica Fuzzy, ponderadas pelo método Analytical Hierarchy Process e integradas por meio dos métodos Weighted Linear Combination e Ordered Weighted Average. A partir das variáveis elaboradas pelas análises MCE e da redução da dimensionalidade dos dados pelo algoritmo Random Forest Recursive Feature Elimination, foi realizada a estimativa do VUT pelo Modelo Clássico de Regressão Linear (MCRL). Os valores estimados foram interpolados utilizando a Krigagem Ordinária da Geoestatística e consistidos pelo método da Validação Cruzada. Além disso, todos os resultados foram validados por indicadores da International Association Assessing Oficers (IAAO). Entre os principais resultados desta pesquisa citam-se os modelos conceituais de BDG para as temáticas: Imageamento, Zoneamento Urbano, Mapeamento Urbano Básico, Geomorfologia, Meio Ambiente, Transporte e Mobilidade, Educação, Patrimônio Histórico e Cultural, Saúde e Assistência Social, Infraestrutura Urbana, Serviços Urbanos e a Planta Genérica de Valores. Para todos os temas foram elaboradas MCE e produtos cartográficos relacionados à identificação de área de adequabilidade à valorização imobiliária. O Modelo Clássico de Regressão Linear apresentou como indicadores de ajuste um Coeficiente de Correlação (R) de 76%, Coeficiente de Determinação (R2) de 58% e o Coeficiente de Determinação Ajustado (R2ajustado) de 57% com todos os pressupostos definidos na NBR14653-2 atendidos. O Modelo Geoestatístico melhorou as estimativas, apresentando um Erro Médio de R$2,04, Erro Médio Quadrático de R$59,63, Erro Padrão Médio de R$71,39 e um ajuste por meio do Erro Médio Quadrático Padronizado de 98%. Na validação pelos indicadores da IAAO, o Modelo Geoestatístico apresentou melhoras em relação ao MCRL, onde foram obtidos: Mediana das Razões de (MRA) 0,91, Diferencial Relativo ao Preço (PRD) de 0,88 e Coeficiente de Dispersão (COD) de 17%. Desta forma foi possível verificar que a MCE melhorou as estimativas do MCRL e da Krigagem Ordinária e que a metodologia apresentada pode ser replicada em municípios de pequeno, médio e grande porte com ajustes locais.The Multipurpose Technical Cadastre (MTC) is the official and systematic territorial inventory of the county and plays an important role in the municipality, among them, the real estate taxation through the Tax on Urban Territorial Property. However, the updating of tax calculation basis, specifically the Land Unit Value (LUV), is not always satisfactorily carried out. Thus, the general aim of the research is to apply the Multi- Criteria Evaluation (MCE) in statistical modeling for mass evaluation of urban properties in the elaboration of Generic Values Plant (GVP). The study was developed in Goiânia – GO - Brazil, based on cartographic data present in the municipal Cadastre (SIGGO Version 25) and samples of land values offer obtained through a Web Crawler search algorithm. Conceptual models of the Geographic Database (DBG) were developed using the Object-Oriented model (O-O) and the UML-GeoFrame framework. Based on the DBG, MCE modeling was performed in order to define areas of suitability for real estate valuation, using Fuzzy normalized variables, balanced by the Analytical Hierarchy Process and integrated through the Weighted Linear Combination and Ordered Weighted Average methods. From the variables elaborated by the AME, and the reduction of the dimensionality of the data by the Random Forest Recursive Feature Elimination algorithm, the LUV estimative was made by the Classical Linear Regression Model (CRLM). The estimated values were interpolated using the Ordinary Kriging of Geostatistical and composed of the Cross Validation method. Moreover, all results were validated by indicators from the International Association Assessing Officers (IAAO). Among the main results of this research are the conceptual DBG models for the themes: Imaging, Urban Zoning, Basic Urban Mapping, Geomorphology, Environment, Transportation and Mobility, Education, Historical and Cultural Heritage, Health and Social Assistance, Infrastructure Urbana, Urban Services and the Generic Plant of Values. MCE and cartographic products were elaborated for all themes related to the identification of area of suitability for real estate valuation. The Classical Regression Model presented a Correlation Coefficient (R) of 76%, Determination Coefficient (R2) of 58% and Adjusted Coefficient of Ratio (R2 adjusted) of 57% with all the assumptions defined in NBR14653 -2 attended. The Geostatistical Model improved the estimates, presenting an average error of R$ 2.04, a mean square error of R$ 59.63, an average standard error of R$ 71.39 and an adjustment by means of a mean squared error of 98%. In the validation by the IAAO indicators, the Geostatistical Model presented improvements in relation to the CRLM, where were obtained: Median of Ratios of (R) 0,91, Price-Related Differential to (PRD) of 0.88 and Coefficient of Dispersion (COD) of 17%. Thereby, it was possible to verify that the AME improved the estimates of the MCRL and the Ordinary Kriging and that the presented methodology can be replicated in small, medium and large cities with local adjustments.porUniversidade Federal de ViçosaBens imóveis - AvaliaçãoBens imóveis - InventáriosImposto predial e territorial urbanoSistema de informação geográficaProcesso decisório por critério múltiploEngenharia CivilAnálise multicritério e geoestatística aplicadas na avaliação em massa de imóveis urbanosMulti-criterio evaluation and geostatistical in the mass evaluation of urban lands applied to the elaboration of generic values plantsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Engenharia CivilDoutor em Engenharia CivilViçosa - MG2019-02-25Doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf4417444https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/27642/1/texto%20completo.pdfddf5c573befc77895f8246c410ea16c7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/27642/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/276422020-03-13 14:45:23.62oai:locus.ufv.br:123456789/27642Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452020-03-13T17:45:23LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
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